10.3969/j.issn.1001-7119.2013.12.020
信息管理数据中心特征漂移下的深度挖掘算法研究
在信息管理数据的关联规则挖掘研究中,产生候选频繁项,存在的重复计算和冗余候选项,会造成数据关联特征发生漂移,导致计算支持数时重复扫描事务数据库的次数增加。为此提出一种抗特征漂移的深度挖掘算法,首先进行数据处理,计算数据挖掘指标的熵,计算构建加权规范化矩阵,计算数据特征距离,利用数据贴近度的概念实现数据深度挖掘,有效地提高了算法的效率。实验数据表明,该算法的挖掘效率比现有的同类算法更快速有效。
信息管理、数据挖掘、特征漂移、规范化矩阵、贴近度
TP311(计算技术、计算机技术)
2014-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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